英特尔实验室和康奈尔大学的研究人员展示了英特尔神经形态研究芯片Loihi独特的能力，能够仅根据气味来识别多种有害化学物质。
研究人员说，Loihi可以从一个测试样品中根据其气味识别每种化学物质，而不会破坏其对先前学习到的气味的记忆。不仅如此，与任何传统的识别系统（包括深度学习系统）相比，该芯片还显示出更高的准确性，而深度学习系统则需要大约3000倍的训练样本才能达到相同的准确性水平。
英特尔实验室高级研究科学家Nabil Imam：“我们正在Loihi上开发神经算法，以模仿闻到东西后大脑所作出的反应。” “这项工作是在神经科学和人工智能的十字路口进行的当代研究的一个典范，证明了Loihi提供重要的传感功能的潜力，可以使各行各业受益。”
英特尔的Loihi芯片是一种硬件，模仿人脑如何处理和解决问题。该芯片于2017年9月首次发布，当时英特尔表示它具有“令人难以置信的”学习速度。该芯片的独特之处在于，它可以利用已经拥有的知识来推断新数据，从而随着时间的推移以指数方式加速其学习过程。
该芯片基于“神经形态计算”架构，该架构的灵感来自科学家对人脑及其解决问题的最新理解。
发表在《自然机器智能》杂志上的最新研究描述了英特尔实验室和康奈尔大学的研究团队如何基于人脑嗅觉回路的结构和动力学从头开始构建神经算法。然后，芯片可以学习并识别10种不同危险化学品的气味。
要了解Loihi如何做到这一点，有助于了解人脑如何感知不同的气味。例如，当一个人拿起葡萄柚并闻到气味时，水果中的分子会刺激鼻子中的嗅觉细胞，将嗅觉细胞发送给大脑。然后，在相互连接的神经元组中的电脉冲产生该气味的独特感觉。
英特尔研究人员解释说：“无论闻到的是葡萄柚、玫瑰还是有害气体，大脑中的神经元网络都会产生特定于该物体的感觉。” “类似地，视觉和听觉、记忆、情绪、决策都具有各自的神经网络，它们以特定的方式进行计算。”
在最新研究中，英特尔团队使用了一个数据集，该数据集包括大脑中72种已知化学传感器的活动以及它们如何响应每种化学物质的气味。该数据用于配置团队在Loihi上所谓的“生物嗅觉电路图”。这样一来，Loihi便能够识别每种气味的神经表示并识别每种气味，即使有明显的阻塞也是如此。
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